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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-26 15:05 皿領域の推論を活用した食事の弱教師あり領域分割 ○下田 和・柳井啓司（電通大）  HCS2019-49 |
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| 抄録 | （和） | 画像から食事の領域を求めるうえで皿領域と食事領域を区別することは重要である。 本論文では食事画像における皿領域をアノテーションを用いずに推論する手法を提案する。 具体的には、食事クラス識別器と食事/非食事画像識別器における可視化結果の差分から皿領域を求める。 食事クラス識別器と食事/非食事画像識別器における識別においては、食事画像と共起の強い物体における認識の貢献度合いが変化する。 皿領域は食事画像と強い共起があることが想定される。 そこで、食事クラス識別器と食事/非食事画像識別器の差分を求めることで、皿領域を疑似的に推論することができるはずである。 本論文では、提案手法により、アノテーションを用いずに皿領域が推論可能であることを示した。 また、皿領域の推論結果を用いた弱教師あり食事領域分割手法を提案し、これにより既存手法を上回る精度を達成した。 |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 弱教師あり領域分割 / 皿領域の推論 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 252, HCS2019-49, pp. 53-58, 2019年10月. | |
| 資料番号 | HCS2019-49 | |
| 発行日 | 2019-10-19 (HCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HCS2019-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2019-10-26 - 2019-10-26 |
| 開催地（和） | 日本大学三軒茶屋キャンパス |
| 開催地（英） | Nihon Univ. |
| テーマ（和） | 「コミュニケーションと食および一般」 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2019-10-HCS-CEA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 皿領域の推論を活用した食事の弱教師あり領域分割 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Weakly-supervised dish segmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 弱教師あり領域分割 / |
| キーワード(3)（和/英） | 皿領域の推論 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下田 和 / Wataru Shimoda / シモダ ワタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) Unversity of Electro-Communications, Tokyo (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳井 啓司 / Keiji Yanai / ヤナイ ケイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) Unversity of Electro-Communications, Tokyo (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-26 15:05:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2019-49 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.252 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-19 (HCS) |
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